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基于卷积神经网络语义分类的标签特征的近重复视频检测方法

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摘要

本发明基于卷积神经网络的语义分类标签特征的近重复视频检测方法，以解决现有近重复视频检索领域特征存储空间大、检索效率低等问题。该方法首先利用深度卷积神经网络模型对视频提取密集的语义分类标签特征；再根据视频帧标签特征之间的重复性去冗余以获得视频的语义分类标签特征；然后对查询视频和库视频的特征向量进行相似性匹配；最后通过计算杰卡德系数度量两视频的相似度，从而实现近重复视频的检测。其中视频标签特征去冗余和特征匹配两个步骤有视频级别和帧级别两种实现方式，即可以通过两种不同层次的方法实现基于语义分类标签特征的近重复视频检测。采用本发明能够快速实现近重复视频检测，并且对视频编辑变换和噪声具有一定的鲁棒性。

著录项

公开/公告号CN111723692A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-29

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN202010496104.1
发明设计人王萍;梁思颖;
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申请日2020-06-03
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06F16/75(20190101);G06F16/783(20190101);
代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;
代理人闵岳峰
地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号
入库时间 2023-06-19 08:25:29

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-08-09

授权

发明专利权授予

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